【培训背景】

课程主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，聚类算法，结合Tensorflow2.3 神经网络、Keras 神经网络框架，实现一些小型案例。

【培训收益】

学习回归算法理论与实战；

学习决策树算法理论与实战；

学习集成学习算法理论与实战；

学习KNN算法和决策树算法理论与实战；

学习聚类算法理论与实战；

学习神经网络算法；

学习Tensorflow；

生成式对抗网络GANs。

【适合人群】

【培训特色】

1、课程内容全面且深入

机器学习基础与实战：课程从机器学习的基础理论讲起，涵盖算法原理、模型训练、评估与优化等核心内容。通过实战项目，学员能够掌握机器学习在解决实际问题中的应用方法。

深度学习进阶：深度学习作为机器学习的一个重要分支，课程会深入讲解其基本原理、框架模型（如TensorFlow、PyTorch等）、神经网络训练方法（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）以及实践技巧。

计算机图像处理：课程会详细介绍计算机图像处理的基本原理、技术方法和应用场景。通过案例实践，学员能够掌握图像预处理、特征提取、图像识别与分类等关键技术。

知识图谱应用与核心技术：知识图谱作为人工智能领域的重要技术之一，课程会系统讲解其构建、表示、存储、抽取、融合、推理与语义搜索等核心技术。通过实际案例，学员能够了解知识图谱在智能搜索、问答系统、推荐系统等领域的应用。

2、理论与实践相结合

动手实操：课程强调动手实操能力，通过丰富的实际案例和项目，让学员在实践中掌握知识图谱的核心应用。学员可亲自动手构建图谱、处理真实数据、解决实际问题，从而在实际操作中获得深刻的理解。

企业级案例讲解：课程会引入企业级案例，讲解如何将所学知识应用于实际工作中。通过讲解行业内的实际项目，帮助学员更好地将理论与实践相结合。

3、师资力量雄厚

专家授课：课程由知识图谱、机器学习、深度学习等领域的专家授课。他们具有丰富的学术和工业界经验，能够深入剖析技术的核心奥秘和实际应用。

个性化指导：导师团队会根据学员的背景和兴趣提供个性化的学习建议和指导，确保学员能够在培训中取得最大收获。

4、课程特色与亮点

系统性强：课程从基础知识讲起，逐步深入核心技术和实战应用，帮助学员建立起扎实的知识体系。

实战性强：通过丰富的实战项目和案例练习，让学员在动手实践中掌握技能。

灵活多样：课程形式灵活多样，既有线上课程也有线下课程，满足不同学员的学习需求。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

机器学习、深度学习、计算机图像处理和知识图谱应用与核心技术实战培训班，录播课为29课时，企业内训可按需求定制。 

课程安排如下：